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《神经网络与深度学习》 (Michael Nielsen 著) 英文版 PDF。

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简介：
This book, titled “Neural Networks and Deep Learning,” is a publication originally written in English by Michael Nielsen. It presents a comprehensive exploration of neural networks and deep learning concepts.

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  • 神经网络与深度学习_中文版（Michael Nielsen著）
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    《神经网络与深度学习》是Michael Nielsen撰写的一本关于人工神经网络和机器学习领域的经典著作。本书深入浅出地介绍了深度学习的基础理论、算法及其应用，为读者提供了理解人工智能核心技术的宝贵资源。 深度学习入门的经典资源以初学者的角度进行讲解，并指导如何使用Python实现自己的深度学习项目。此外，还包含了许多训练技巧。
     
  • Michael Nielsen《神经网络与深度学习》中文版
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    《神经网络与深度学习》是Michael Nielsen撰写的一本全面介绍机器学习核心概念和技术的在线书籍。中文版将其丰富的内容翻译成易于理解的语言，帮助读者深入探索人工智能领域的前沿知识。 《Michael Nielsen 的 Neural Network and Deep Learning》中文版是一本深入探讨神经网络与深度学习领域的经典著作。这本书由著名科学家Michael Nielsen撰写，旨在为读者提供一个理解、构建和应用神经网络及深度学习技术的全面指南。在当今AI领域，神经网络和深度学习已经成为核心驱动力，推动着计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等多个领域的技术革新。 神经网络是模拟人脑神经元工作原理的计算模型，由大量的节点（神经元）和连接这些节点的权重（边）构成。它们能够通过学习数据中的模式进行预测和分类任务。书中详细介绍了神经网络的基本结构，包括输入层、隐藏层和输出层，以及它们之间的前向传播过程。此外，书中还涵盖了反向传播算法，这是训练神经网络的主要方法，用于更新权重以最小化损失函数。 深度学习是神经网络的一个分支，尤其强调多层的神经网络结构。随着网络层数的增加，模型可以捕获更复杂的特征，从而提高模型的表达能力。深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了突破性进展。书中会讲解如何构建和训练深层神经网络，以及如何解决梯度消失和梯度爆炸等挑战。 书中涵盖了以下关键知识点： 1. **逻辑回归**：作为神经网络的基础，逻辑回归是一种简单的分类模型，它解释了神经元如何通过sigmoid激活函数实现二分类问题。 2. **感知机**：早期的神经网络模型，用于二分类问题。书中会介绍其工作原理和学习算法。 3. **多层感知机**：具有隐藏层的神经网络，能处理更复杂的问题。书中讨论了反向传播算法，这是训练多层网络的关键方法。 4. **卷积神经网络（CNN）**：在图像识别任务中表现出色，通过卷积层和池化层提取特征。书中会阐述CNN的架构和工作原理。 5. **循环神经网络（RNN）**：适用于序列数据，如文本和音频。LSTM和GRU是常见的RNN变体，用于解决长期依赖问题。 6. **深度学习优化**：包括梯度下降的不同变种，如随机梯度下降（SGD）、动量法和Adam优化器，以及学习率调度策略。 7. **正则化**：防止过拟合的技术，如L1和L2正则化，以及dropout。 8. **批量归一化**：加速深度网络训练并改善泛化性能的技巧。 9. **神经网络的实用技巧**：包括数据预处理、模型选择、验证集和测试集的划分，以及评估指标的选择。 《Michael Nielsen 的 Neural Network and Deep Learning》中文版提供了丰富的理论与实践指导。无论你是初学者还是有经验的研究者，都能从中受益匪浅。通过深入学习这本书，你可以掌握构建和训练神经网络所需的核心技能，并了解如何将这些技术应用于实际问题中。
     
  • 神经网络与深度学习（中文版）
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    《神经网络与深度学习》是一本深入浅出地介绍人工神经网络和深度学习技术原理及其应用实践的书籍。中文版致力于帮助读者理解并掌握这一前沿科技领域的核心知识。 《神经网络与深度学习》中文版，带目录高清版，作者是Michael Nielsen。
     
  • 机器学习、深度学习、神经网络与深度神经网络.docx
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    本文档探讨了机器学习的基础概念，并深入解析了深度学习及其核心组件——神经网络和深度神经网络的工作原理和发展现状。 1.1 机器学习算法 随着多年的发展，机器学习领域已经涌现出了多种多样的算法。例如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、K均值聚类（K-Means）、随机森林、逻辑回归和神经网络等。 从这些例子可以看出，尽管神经网络在当前的机器学习中占据了一席之地，但它仅仅是众多算法之一。除了它之外，还有许多其他重要的技术被广泛使用。 1.2 机器学习分类 根据学习方式的不同，可以将机器学习分为有监督、无监督、半监督和强化学习四大类： - **有监督学习**：这种类型的学习涉及带有标签的数据集，在这些数据集中每个样本都包含特征X以及相应的输出Y。通过这种方式，算法能够从标记好的示例中进行训练，并逐步提高预测准确性。 - **无监督学习**：在这种情况下，提供给模型的是未标注的输入变量集合（即只有X），没有明确的目标或结果标签供参考。目标是让机器找出数据中的内在结构、模式或者群组等信息。 - **半监督学习**：该方法结合了有监督和无监督的特点，在训练过程中既利用带有标签的数据，也使用大量未标记的信息来改进模型性能。 - **强化学习**：这是一种通过试错机制进行的学习方式。在这种框架下，智能体（agent）执行操作并根据环境反馈获得奖励或惩罚作为指导信号，从而学会如何采取行动以最大化长期累积回报。 半监督方法的一个优点是它只需要少量的标注数据就能实现有效的训练，并且避免了完全依赖于无标签信息可能带来的不确定性问题。
     
  • 深度学习神经网络(DNN)
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    深度学习神经网络（DNN）是一种模仿人脑工作方式的人工智能技术，通过多层结构学习数据特征，广泛应用于图像识别、语音处理和自然语言理解等领域。 个人从网络收集资料，本资料共分为九个部分介绍深度神经网络。
     
  • 《神经网络与深度学习》- 李宏毅PPT版
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    《神经网络与深度学习》是由李宏毅教授编写的PPT版本教材，内容涵盖了神经网络的基础理论和深度学习的核心技术，旨在为读者提供清晰、系统的知识框架。 《神经网络与深度学习》是深度学习的经典入门教材，涵盖了原理及手写识别等经典实战代码；李宏毅老师的讲解深入浅出，是一份不错的资源。
     
  • Python深度学习：探索深度学习技术与神经网络...
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    《Python深度学习》一书带领读者深入浅出地理解并实践深度学习及神经网络技术，利用Python语言进行高效编程和模型构建。 探索先进的人工智能深度学习模型及其应用 通过使用流行的Python库如Keras、TensorFlow和PyTorch来研究先进的深度学习技术和它们在计算机视觉与自然语言处理（NLP）中的应用场景。 本书特色： - 建立神经网络及深度学习的坚实基础，利用Python相关库。 - 探索高级深度学习技术及其在计算视觉和NLP领域的应用。 - 学习如何使用强化学习使计算机能在复杂环境中导航，并理解支撑流行游戏如围棋、Atari 和Dota背后的先进算法。 随着人工智能在商业和消费者需求中的广泛应用，深度学习已经成为当今及未来市场需求的关键。本书旨在探索深度学习技术并培养读者的深度学习思维模式，以便将其应用于智能的人工智能项目中。 第二版将深入介绍深度学习的基础知识，包括深层神经网络及其训练方法，并利用高性能算法与流行Python框架进行实践操作。您还将了解不同的神经网络架构如卷积网络、递归网络和长短期记忆（LSTM）等，解决图像识别、自然语言处理及时间序列预测等问题。 本书最后将使读者掌握实用的深度学习知识并理解其实际应用案例。 - 掌握神经网络及其深度学习过程背后的数学理论 - 使用卷积网络与胶囊网络调查并解决问题中的计算机视觉挑战 - 通过变分自编码器和生成对抗性网路（GAN）解决生成任务 - 理解强化学习，并掌握代理在复杂环境下的行为模式 - 利用递归网络(LSTM, GRU)及注意模型完成复杂的自然语言处理任务 本书适合数据科学家、机器学习工程师以及深度学习的初学者，这些读者已经具备了基础的机器学习概念和一些使用Python编程的经验。同时建议有一定的数学背景并理解微积分与统计学的概念。
     
  • 深度学习与神经网络实验1
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    本课程为学生提供实践平台，探索深度学习和神经网络的核心概念和技术。通过一系列实验项目，学员将掌握模型构建、训练及优化技巧。 请使用线性回归模型拟合以下两组数据（也可以选择逻辑回归或感知器算法）。第一组数据为：[1, 1], [2, 3], [2, 1], [1, 0], [5, 2], [4, 0], [3, 1], [4, 3], [7, 3]。第二组数据为：[0.067732, 3.176513],[0.427810, 3.816464],[0.995731, 4.550095],[0.738336, 4.256571],[0.981083, 4.560815],[0.526171, 3.929515],[0.378887, 3.526170],[0.033859, 3.156393],[0.132791, 3.110301],[0.138306, 3.149813],[0.247809, 3.476346],[0.648270, 4.119688],[0.731209, 4.282233],[0.236833, 3.486582],[0.969788, 4.655492],[0.607492, 3.965162],[0.358622, 3.514900],[0.147846, 3.125947]。
     
  • 深度学习与神经网络实验04
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    本课程为《深度学习与神经网络》系列实验第四部分，侧重于实践操作和项目应用，旨在通过编程实现神经网络模型来解决实际问题，帮助学生深入理解深度学习核心概念和技术。 利用numpy 和tensorflow 、pytorch 搭建全连接神经网络。使用numpy 实现此练习需要自己手动求导，而tensorflow 和pytorch 具有自动求导机制。 数据集: MNIST数据集包括60000张训练图片和10000张测试图片。这些样本的数量足够用来训练一个非常复杂的模型（例如深层的CNN神经网络）。它经常被用作新模式识别模型的基准测试案例，同时也为学生和研究者们提供了一个方便执行实验的数据集。此外，MNIST数据集相对较小，可以直接在笔记本电脑CPU上运行。 题目要求： 补全full_connection_numpy.ipynb 和 full_connection_tensorflow.ipynb中空缺的部分。